智能車站人臉識別門禁系統解決方案

      智能車站人臉識別門禁系統解決方案

　　一、系統建設的目標

　　為有效保障旅客生命安全，加強對進入車站區域人員的管理，車站建立現代科技門禁管理體系，通過技術防御與人防相結合的方式確保車站安全。

　　系統的整體架構圖

　　二、應用場景

　　人、證、票核驗車站出入場景：

　　1、入口區域：在候車入口處安裝智能人臉識別門禁閘機，對進入候車室的人員進行身份驗證，有效提高車站的安全水平;所有智能門禁閘機都可以根據需要配置，以識別員工/乘客;每個終端都與后臺相應的業務系統連接。業務相互關聯，實現系統的完整性;

　　2、出口區域：員工、乘客可通過專用出口通道閘機進出;

　　三、系統邏輯層次架構

　　四、系統功能

　　1、系統結構功能模塊化。

　　系統采用“服務器+工作站”的模塊化結構，便于不同智能部門根據權限獨立管理，避免權限交叉和管理混亂。例如，專門用于數據交換和存儲的數據服務器;維護工作站用于系統維護;應用工作站管理乘客和員工;

　　2、強大的脫機功能

　　像素人臉識別門禁管理系統具有強大的脫機功能。當硬件系統和控制系統無法正常通信時，門禁系統仍然可以在不影響乘客訪問的情況下正常使用。硬件控制器的存儲容量可達10萬張照片和10萬張歷史記錄，短期通信故障不會導致數據丟失。

　　3、 強大的聯動功能

　　該系統具有強大的聯動功能，可與人臉識別、語音廣播等設備無縫連接。當系統觸發報警時，它會自動保存現場照片和語音廣播進行語音提示。例如，當使用非法卡進入通道時，系統會自動捕捉圖像和語音提示，同時連接聲光報警。

　　4、 基于人臉大數據的深度學習人臉識別，大大提高了系統的魯棒性和識別準確性。

　　人臉識別算法采用基于神經網絡的深度學習模式。通過使用大量簡單的單元互聯處理來形成一個復雜的系統，模仿人類的學習和認知系統，我們可以獲得其他方法在學習過程中難以實現的人臉識別規則和規則的隱性表達。空間分析和調度學習技術是通過利用形狀特征、灰度特征、皮膚紋理特征等多種傳統特征進行整合，實現高性能、高精度、高魯棒性、可靠的人臉比較算法;

　　基于安全、教育、金融等行業的實際應用，擁有數億不同質量、姿勢、光線、性別等深度學習的人臉大數據。使用大量數據和深度學習，自動學習以獲得人臉特征。經過大量人臉正負樣本數據的培訓，算法在準確性、容錯性和魯棒性方面具有明顯優勢。它已經通過了許多大型項目的實際測試，符合實際應用。

　　提供強大的人臉圖像預處理工具

　　照片質量參差不齊，在關注名單庫建庫過程中，可以自動或人工處理照片圖像，使其符合相關標準和要求。

　　智能人臉識別門禁閘機外觀示意圖

　　像素人臉識別門和訪問控制管理系統可以提供個性化設計。軟件和硬件都可以根據用戶需求定制，以滿足用戶的實際需求，突出用戶的視野和個性魅力。

　　5、系統應用模式

　　應用模式：對于乘客，包括員工，他們可以通過自己的證件和員工卡在大門上刷卡。系統將自動確定該卡是否符合進入候車室的條件，并進行相應的指示操作。系統提供清晰的操作指南，完成肖像數據采集、處理、提交和結果查看。同時，系統將根據進入人員的卡信息、進入時間和現場照片自動上傳到服務器，管理員可以及時查看數據。